package com.dxf.bigdata.D04_spark

import org.apache.commons.logging.{Log, LogFactory}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 *  RDD方法主要有 转换 和 行动
 *   转换 如  Map , flatMap
 *   行动 collect
 *
 *
 *   RDD算子:   RDD的方法就是算子 --> 对数据的操作称为算子
 *
 *   RDD算子 => 转换算子 Map , 行动算子  collect
 *
 *   ===========================
 *
 *
 *   Map  => 处理数据,一个处理完了处理下一个 ==> 效率肯定底 (对比字节流) ==> 处理方式 缓存区
 *
 *
 *
 *  =====================================
 *
 *
 *   glom : 将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理, 分区不变
 *
 *    [1 ,2 ] [3 ,4 ] --> [List(1,2)] [List(3,4)]
 *
 *
 *   合并 RDD[Int]  -> RDD[Array[Int]]
 *
 *
 *   ===========================================
 *
 *
 *    groupBy 分组 ,同一组放在一起
 *    groupBy 会将数据打乱重新组合,我们将这样的操作称之为shuffle,极限情况下,数据可能被分再同一个分区中
 *
 *
 *    ===========================
 *
 *    Filter 过滤:
 *      将数据根据指定规则进行筛选过滤,符合规则的数据保留,不符合规则的数据丢弃
 *      当数据进行筛选后,分区不变,但是分区内的数据可能不均衡,生成环境下,可能会出现数据倾斜
 *
 *
 * =========================================
 *
 *
 * sample
 *   根据指定的规则,从数据集中抽取数据,
 *   使用场景:
 *    解决数据倾斜问题
 *
 *   def sample (
 *      withReplacement:Boolean,     =>  true 抽取后放回去,false 抽取后不放回去
 *      fraction:Double,             =>   比例
 *      seed:Long=Utils.random.nextLong
 *   ) : RDD[T]
 *
 *   =============================
 *
 *
 *   distinct 去重:
 *
 *   =========================
 *
 *   coalesce:
 *    根据数量缩减分区,用于大数据集过滤后,提高小数据集的执行效率
 *    当spark程序中,存在过多的小任务时候,可以通过coalesce方法,收缩合并分区,减少分区个数,减小任务调度成本
 *
 *
 *  =============================
 *
 *  sortBy 排序
 *
 *  ======================
 *
 *  def intersection(other:RDD[T]) : RDD[T]
 *  说明:
 *    对2个RDD求交集(intersection) 后返回一个新的RDD
 *
 *
 * def union(other:RDD[T]) : RDD[T] 并集
 *
 *
 * def subtract(other:RDD[T]) : RDD[T] 差集
 *
 */
object T21_intersection_双子类型 {
  private val log: Log = LogFactory.getLog(T08_RDD使用_从日志中读取uri.getClass)

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //TODO 准备环境
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)


    //TODO 创建RDD

    val dataRDD1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,"1"))
    val dataRDD2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6,7,"1"))
    val dataRdd01 = dataRDD1.intersection(dataRDD2)
    val dataRdd02 = dataRDD1.union(dataRDD2)
    val dataRdd03 = dataRDD1.subtract(dataRDD2)
    dataRdd01.collect().foreach(println)
  //  dataRdd02.collect().foreach(println)
    //dataRdd03.collect().foreach(println)




    //TODO 关闭环境
    sc.stop()


  }
}
